本数据集的观测生产过程严格遵循土壤采样与检测规范，核心围绕金佛山国家野外站在重庆市南川区金佛寺原始林观测场采集的土壤样品展开。前期，工作人员结合原始林的植被分布的特点，科学布设采样点位，采用标准化采样方法采集土壤样品，采集后及时封装标记，严格避免污染，确保样品的原始理化性质不受影响。采集完成后，对土壤样品进行系统检测，重点分析碱解氮、速效钾、有效磷、全磷、全钾的含量，同时精准测定土壤粒度，全面捕捉原始林土壤的养分状况与质地特征。
孔德斌
该数据集包含了青木关林地土壤水（20cm与60cm深度）采样实测数据。采样点经纬度为29°44′06.71″N；106°18′33.21″E，高程为528m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
该数据集包含了青木关农业耕地土壤水（20cm与60cm深度）采样实测数据。采样点经纬度为29°42′08.04″N；106°18′00.40″E，高程为488m；表中Cl、NO3-、SO42-使用ICS-90离子色谱仪分析检测；阳离子K、Na、Ca、Mg、Fe、Ba、Sr、Al、Mn、Si使用ICP-OES仪器分析；现场测PH、T、DO、EC、NO3-使用YSI ProQuatro手持式多参数水质检测仪日就地实测；Eh使用WTW手持数字多参数计3420就地实测；Ca、HCO3-使用半定量试剂盒检测。
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循泥沙采样与分析测试规范，全程由本项目组成员自主完成，核心围绕岩溶槽谷区洼地开展，旨在为该区域洼地定量泥沙来源计算提供精准、可靠的数据支撑。生产前期，项目组成员结合岩溶槽谷区洼地的地形地貌、水土流失特征，在洼地及周边潜在泥沙来源区域，科学布设采样点位，确保采样覆盖全面、具有代表性。采样过程中，采用标准化采样方法，精准采集不同区域、不同深度的泥沙样品，采集后及时封装、标记，严格避免样品混杂、污染，保障样品原始特性不受破坏。后续，项目组成员对采集的泥沙样品进行系统的分析测试，严格按照规范流程操作，精准测定样品相关核心指标，全面捕捉泥沙的物质组成、粒度等关键特征。
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循土壤理化性质检测规范，聚焦四川盆地中生代不同地质时期红层发育形成的土壤，以土壤基本理化性质精准采集与检测为核心，全程规范操作，确保数据真实可靠，对认识红层现代成壤过程具有至关重要的意义。生产前期，工作人员结合四川盆地中生代红层的分布特征，在不同地质时期红层发育区域科学布设采样点位，采用标准化方法分层采集土壤样品，采集后及时封装、标记，严格避免样品污染、失水，保障样品理化性质稳定。后续将采集的土壤样品送至专业实验室，按照规范检测流程，系统测定土壤核心理化指标，重点检测粒度、有机质含量及pH值，全面捕捉不同地质时期红层发育土壤的理化特征。
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循土壤样品采集与理化检测规范，由金佛山国家野外站工作人员全程负责实施，核心针对重庆市南川区山王坪次生林观测场，聚焦土壤样品采集、检测及数据整理全流程，确保数据精准、完整、可靠。生产前期，工作人员结合山王坪次生林的群落分布特点，在观测场内科学布设采样点位，采用标准化采样方法分层采集土壤样品，采集后及时封装、标记，严格避免样品污染、失水或理化性质发生改变。后续将采集的土壤样品送至专业实验室，按照规范检测流程，系统测定多项核心指标，包括碱解氮、速效钾、有效磷、全磷、全钾的含量，同时精准检测土壤粒度及碳、氮、硫元素含量。检测过程中严格把控操作标准，对每一组数据进行多次校验、剔除异常值，确保检测精度。
孔德斌
本数据集的生产过程严格遵循土壤检测规范，由金佛山国家野外站工作人员全程操作，核心围绕重庆市南川区山王坪次生林观测场的土壤样品展开。前期，工作人员在次生林观测场内科学布设采样点位，兼顾林分分布特点，采用标准化方法采集土壤样品，采集后及时封装、标记，严格避免样品污染、失水，确保样品理化性质稳定。后续将样品送至专业实验室，按照规范流程系统检测，重点测定碱解氮、速效钾、有效磷、全磷、全钾含量，同时精准检测土壤粒度及碳、氮、硫元素含量。
孔德斌
本数据集的观测生产严格遵循土壤检测规范，由金佛山国家野外站工作人员全程操作，核心围绕重庆市南川区北碚区槽上撂荒地观测场展开，聚焦土壤样品的采集与多指标检测。生产前期，工作人员在撂荒地观测场内科学布设采样点位，兼顾区域代表性，采用标准化方法采集土壤样品，采集后及时封装、标记，严格避免样品污染、失水，确保样品理化性质稳定。后续将采集的土壤样品送至专业实验室，按照规范检测流程，系统测定多项核心指标，包括碱解氮、速效钾、有效磷、全磷、全钾的含量，同时精准检测土壤粒度、碳氮硫元素含量，全面捕捉撂荒地土壤理化特征。检测过程中严格把控操作标准，对每一组数据进行多次校验，剔除异常值，确保数据精准可靠。整个生产流程规范有序，最终形成完整数据集，为撂荒地土壤肥力评估、养分循环及生态修复研究提供坚实的数据支撑。
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循土壤样品采集与理化检测规范，由金佛山国家野外站工作人员全程负责，聚焦重庆市北碚区虎头村马尾松林观测场，以土壤样品系统采集、精准检测为核心，确保数据真实、完整、可靠。生产前期，工作人员结合马尾松林群落分布特征，在观测场内科学布设采样点位，采用标准化采样方法采集土壤样品，采集后及时封装、标记，严格避免样品污染、失水或理化性质发生改变。后续将采集的土壤样品送至专业实验室，按照规范检测流程，系统测定土壤核心指标，包括碱解氮、速效钾、有效磷、全磷、全钾的含量，同时精准检测土壤粒度含量，全面捕捉该区域马尾松林土壤的理化特征。检测过程中，严格把控操作标准，对每一组数据进行多次校验、剔除异常值，确保检测精度
孔德斌
本数据集的观测生产过程严格遵循土壤样品采集与检测规范，由金佛山国家野外站工作人员负责，聚焦北碚柑研所果园观测场，以土壤理化性质精准检测为核心，全程规范操作确保数据可靠。生产前期，工作人员在果园观测场内，根据果园地形、种植布局合理布设采样点位，采用标准化方法采集土壤样品，确保样品具有代表性，采集后及时封装、标记，避免样品污染或理化性质发生改变。后续将采集的土壤样品送至专业实验室，通过规范检测流程，系统测定土壤中碱解氮、速效钾、有效磷、全磷、全钾的含量，同时精准检测土壤粒度含量，全面捕捉土壤理化特征。
孔德斌
SoilGrids基于约150000个用于训练的土壤剖面和一堆158个基于遥感的土壤协变量（主要来自MODIS土地产品，SRTM DEM衍生物、气候图像和全球地形和岩性图）用于拟合机器学习方法的集合随机森林和梯度，在R包中实现的增强和多项式逻辑回归，对七个标准深度（0、5、15、30、60、100和200 cm）的标准数值土壤特性（有机碳、体积密度、氮、阳离子交换量、pH值、土壤质地含量和粗碎屑）进行了预测。
Tomislav Hengl
基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。本数据在原始数据的基础上，裁切获取中国长江上游地区。
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
原始基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。本数据集在原始全球数据集的基础上进行区域裁剪所得
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
SMOS INRA-CESBIO（SMOS-IC）算法由INRA（国家农学研究所）和CESBIO（生物空间研究中心）设计，用于执行SM和L-VOD的全球检索。SMOS-IC基于Wigneron等人（2017）中定义的L-MEB模型的双参数反转，并将像素视为同质。因此，SMOS-IC的设计基础与2级SM算法相同，但使用了一些简化。具体而言，SMOS-IC没有考虑与处理具有异质土地覆盖区域（森林覆盖区域）、天线模式和复杂SMOS视角几何形状的检索相关的校正。因此，SMOS-IC产品的主要目标之一是尽可能独立于辅助数据，以便更加稳健，并受上述修正中潜在不确定性的影响较小。SMOS-IC算法和数据集在费尔南德斯-莫兰等人（2017）中进行了描述。可用的土壤湿度产品是第2版，以25公里的EASEv2网格提供，为netcdf格式。本产品在元数据的基础上进行数据的裁剪，裁剪后区域为中国长江上游，格式为TIFF格式。
美国国家航空航天局
地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 vol到0.056 vol之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。本数据集在全国数据集的基础上，裁切出中国西南地区数据进行共享。
宋沛林, 张永强
此版本的亮点是改进了时间和空间覆盖范围，因为它包含了3个新的主动和被动传感器（所有传感器的上升和下降立交桥的观测值首次合并到此版本中）。验证表明，新版本是迄今为止最准确的ESA CCI SM产品。它提供了从1978年到2021年的全球数据。 算法更新包括以下内容： 包括新的风云 3C、3D 和 ASCAT-C 传感器 LPRM v7.1 改进了 LPRM 的模型参数化。这适用于所有无源传感器，但使用 LPRM v06.2 的 SMOS 和 SMAP 除外 所有无源传感器的日间观测值现在都包含在合并中 包括一个新的可选标志，用于贫瘠的地面 使用年内偏置校正方法协调传感器 产品的时间范围将延长至2021年底。 本数据在原始数据（主被动联合版本）的基础上对数据进行裁剪，裁剪范围为中国长江上游地区。
Wouter Dorigo
稳定连续的长时序地表土壤水分数据集对于全球环境和气候变化监测等都非常重要。SMAP等卫星搭载的L波段辐射计能提供目前最优精度的全球地表土壤水分观测，但其数据记录的短时间限制了其在长期研究中的应用；而AMSR-E和AMSR2系列传感器能提供长时序多频段辐射计观测（C、X和K波段）。本数据集是一个20年（2002/07/27~2022/08/31）的全球连续一致的地表土壤水分数据集，分辨率为日尺度的36 km，采用EASE-Grid2投影坐标系，数据单位为m3/m3。数据集采用Yao et al.(2017)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到AMSR-E/2，以目前卫星最优精度的SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以AMSR-E/2的亮温为输入，最终输出长时序土壤水分数据。该数据集能够重现SMAP土壤水分的时空分布，精度与SMAP土壤水分产品相当；同时该数据集精度优于AMSR-E和AMSR2的官方土壤水分产品，通过全球14个密集观测站网的地面观测验证表明，其土壤水分精度为5%左右。该全球长时序数据集目前时间覆盖20年，随着AMSR2的持续在轨观测以及即将发射的后继AMSR3任务，该数据集是可延长的，为气候极端事件、趋势分析和年代际变化的长时序研究提供支持。
姚盼盼, 卢麾
数据集包含2002年至2018年中国陆地土壤水分数据，单位为m³/m³，时间分辨率为月，空间分辨率为0.05°。它由3个被动微波遥感产品制成：日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的 AMSR-E 的 Level 3 土壤水分数据和 AMSR2 的 Level 3 土壤水分数据，以及由法国农业科学研究院（INRA）和法国空间生物圈研究中心（CESBIO）研发的 SMOS 产品的土壤水分数据。为了应对被动微波土壤水分产品空间分辨率低的不足，研究人员基于温度植被干旱指数（TVDI）建立了空间权重分解（SWD）模型，其中，TVDI由中分辨率成像光谱仪（MODIS）的地表温度（LST）MYD11C3数据和归一化植被指数（NDVI）MYD13C2数据计算而来。整体而言，降尺度的土壤水分产品与实地测量结果一致（R >0.78），且均方根误差较低（ubRMSE < 0.05 m³/m³），这表明数据在整个时间序列中具有良好的准确性。数据集可以广泛应用于水文及干旱监测，并且可以作为生态和其他地球物理模型的重要输入参数。本数据集在元数据集的基础上进行裁剪，获取长江上游地区土壤水分数据。
毛克彪
本数据集是一个包含10年（2010-2019）的全球日尺度地表土壤水分数据集，分辨率为36 km，采用EASE-Grid2投影坐标系，数据单位为m3/m3. 数据集采用Yao et al.(2017，2021)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到FY-3B/MWRI，利用人工神经网络方法，以SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以FY-3B/MWRI的亮温为输入，最终输出长时序土壤水分数据。土壤水分精度和SMAP接近，达到5%左右。（ 全球14个密集观测站网的验证精度 ）。
卢麾, 姚盼盼, 赵天杰, 武胜利, 施建成
基于微波数据同化的中国土壤水分数据集包含2002-2011年3层土壤水分数据（0-5cm，5-20cm，20-100cm）。数据采用Yang et al.(2007) 发展的自动标定参数的陆面同化系统（ITPLDAS），以中国区域高时空分辨率的地面气象要素数据集（ITP-forcing数据集）驱动陆面过程模型SiB2，同化AMSR-E 卫星观测亮温，输出三层土壤水分数据。土壤水分均方根误差：5%VWC（在青藏高原那曲和玛曲的评估精度）。
阳坤
